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NVIDIA 技术博客

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借助 NVIDIA Quantum InfiniBand 实现一键式多租户安全

NVIDIA Quantum InfiniBand 现可在 Unified Fabric Manager (U &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/one-click-multi-tenant-security-with-nvidia-quantum-infiniband/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/11
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在 NVIDIA 上运行 DiffusionGemma，实现开发者就绪型高吞吐量文本生成

构建实时 AI (例如聊天助手、copilot 和代理式工作流) 的开发者通常会受到词元-by-词元生成速度的 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/run-diffusiongemma-on-nvidia-for-developer-ready-high-throughput-text-generation/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/10
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为 AI 工厂设计生产就绪型电池能源存储系统

AI 工厂正在改变数据中心基础设施的功能。 与传统数据中心不同，AI 工厂旨在大规模制造智能。它们运行功率密集 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/designing-production-ready-battery-energy-storage-systems-for-ai-factories/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/10
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借助 NVIDIA DGX Spark Enterprise 可管理性，大规模控制 AI 基础设施的生命周期

随着 AI 基础设施的扩展，企业对运营成熟度的期望与日俱增。组织期望这些系统具备可配置、可观察、安全且可大规模 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/delivering-lifecycle-control-for-ai-infrastructure-at-scale-with-nvidia-dgx-spark-enterprise-manageability/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/9
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模型量化：借助 NVIDIA TensorRT 将 FP8 检查点转变为高性能推理引擎

将量化检查点转换为 NVIDIA TensorRT 引擎可以弥合模型优化与生产部署之间的差距，从而实现更快的推 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/model-quantization-turn-fp8-checkpoints-into-high-performance-inference-engines-with-nvidia-tensorrt/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/9
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借助 AI 智能体和 NVIDIA FLARE Auto-FL 加速联邦学习研究

联邦学习 (FL) 研究通常从一个看似简单的问题开始：我们接下来应该尝试什么？在实验开始之前，新的聚合规则、F &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/accelerating-federated-learning-research-with-ai-agents-and-nvidia-flare-auto-fl/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/9
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借助智能体技能和 NVIDIA Nemotron 语音，更快地评估临床 ASR 模型

训练语音 AI 模型以正确识别或合成临床术语异常困难。药物名称如 Acetaminophen、Amlodipi &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/evaluate-clinical-asr-models-faster-with-agent-skills-and-nvidia-nemotron-speech/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/9
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在 NVIDIA Blackwell 上使用 NVFP4，使用 JAX 和 MaxText 更快地训练模型

对前沿 LLM 进行预训练，可归结为吞吐量。当数千个加速器的训练规模达到数万亿词元时，每一个百分比点的步长时间 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/train-models-faster-with-jax-and-maxtext-using-nvfp4-on-nvidia-blackwell/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/8
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NVIDIA Nemotron 3 Ultra 为长时间运行的智能体提供更快、更高效的推理能力

单轮聊天机器人正在演变为长时间运行的智能体，这些智能体可以进行推理、维护上下文、使用工具，并在多轮中高效运行， &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/nvidia-nemotron-3-ultra-powers-faster-more-efficient-reasoning-for-long-running-agents/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/4
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GPU 数据库：从并行计算到原生加速

1.&#160;从&#160;CPU&#160;到&#160;GPU：计算范式的转变 随着传统通用计算逐渐逼近 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/gpu-database-native-acceleration/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/4
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使用 Microsoft 和 NVIDIA 的新工具在 Windows PC 上构建个人 AI 智能体

AI 智能体正在改变您与 PC 的交互方式。创作者、开发者和 AI 爱好者已经在广泛使用这些智能体来协助完成编 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/build-personal-ai-agents-on-windows-pcs-with-new-tools-from-microsoft-and-nvidia/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/2
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借助 Hermes 智能体和 NVIDIA NemoClaw 部署自进化智能体，以更快、更安全地进行研究

AI 智能体是一种强大的工具，可用于合成数据，从而加速研究、汇总信息，并帮助团队更快地做出决策。但是，将内部数 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/deploy-self-evolving-agents-for-faster-more-secure-research-with-a-hermes-agent-and-nvidia-nemoclaw/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/2
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PICO 展示PICO 4 Ultra支持 NVIDIA Isaac Teleop，共同推进标准化的开源机器人遥操方案

在NVIDIA GTC 2026 大会上， NVIDIA 正式发布了NVIDIA Isaac Teleop沉浸 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/pico-4-ultra-isaac-teleop-open-robotics/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/2
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在 NVIDIA JetPack 7.2 中部署具有高显存效率的边缘代理就绪型 AI

随着 AI 智能体 从数字世界转向物理环境，他们可以轻松使用 NVIDIA Jetson，通过优化的内存和性能 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/deploy-agentic-ready-ai-at-the-edge-with-memory-efficiency-in-nvidia-jetpack-7-2/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/1
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在 NVIDIA DGX Spark 上使用更快的模型和多节点集群运行本地 AI 智能体

自主、长期运行的 AI 智能体的兴起带来了一种新型计算需求，即维护大型上下文窗口、生成并发子智能体，以及在不依 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/run-local-ai-agents-with-faster-models-and-multi-node-clustering-on-nvidia-dgx-spark/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/1
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